Javaslatok a skálázási költségek optimalizálásához
Az Azure Well-Architected Framework költségoptimalizálási ellenőrzőlistájára vonatkozó javaslatra vonatkozik:
| CO:12 | Skálázási költségek optimalizálása. Értékelje ki a skálázási egységeken belüli alternatív skálázást. Fontolja meg az alternatív skálázási konfigurációkat, és igazodjon a költségmodellhez. A megfontolandó szempontok közé tartozik a kihasználtság az egyes példányok, erőforrások és skálázási egységek határának öröklési korlátaival szemben. Stratégiák használata a kereslet és a kínálat szabályozásához. |
|---|
Ez az útmutató javaslatokat nyújt a skálázási költségek optimalizálásához. A költségoptimalizálási skálázás a számítási feladatok skálázásának hatékonysági hiányosságainak eltávolításának folyamata. A cél a skálázási költségek csökkentése, miközben továbbra is megfelel az összes nem funkcionális követelménynek. Kevesebbet költ, hogy ugyanazt az eredményt kapja. A skálázás optimalizálásával elkerülheti a felesleges kiadásokat, a túlépítést és a pazarlást. Emellett segít megelőzni a költségek váratlan kiugrását a kereslet szabályozásával és a kínálat korlátozásával. A nem hatékony skálázási eljárások megnövekedett számítási feladatokhoz és működési költségekhez vezethetnek, és negatív hatással lehetnek a számítási feladat általános pénzügyi állapotára.
Definíciók
| Időszak | Definíció |
|---|---|
| Automatikus skálázás | Skálázási módszer, amely automatikusan hozzáad vagy eltávolít erőforrásokat, ha egy adott feltétel teljesül. |
| Költségmetrikák | A számítási feladatok költségeihez kapcsolódó numerikus adatok. |
| Vertikális leskálázás | Vertikális skálázási stratégia, amely alacsonyabb termékváltozatra vált, hogy kevesebb erőforrást biztosítson a számítási feladatnak. |
| Horizontális leskálázás | Horizontális skálázási stratégia, amely eltávolítja a példányokat, hogy kevesebb erőforrást biztosítson a számítási feladatnak. |
| Horizontális felskálázás | Horizontális skálázási stratégia, amely példányokat ad hozzá, hogy több erőforrást biztosítson a számítási feladathoz. |
| Skálázási egység | Erőforráscsoport, amely arányosan skálázható együtt. |
| Vertikális felskálázás | Vertikális skálázási stratégia, amely egy magasabb termékváltozatra vált, hogy több erőforrást biztosítson a számítási feladatnak. |
| Készletezési egység (termékváltozat) | Egy Azure-szolgáltatás szolgáltatási szintje. |
| Használati adatok | A használati adatok közvetlen (valós) vagy közvetett/reprezentatív információk (proxy) arról, hogy mennyi feladatot, szolgáltatást vagy alkalmazást használnak. |
Kulcsfontosságú tervezési stratégiák
A költségoptimalizálás célja a vertikális fel- és leskálázás az utolsó felelős pillanatban, valamint a vertikális fel- és leskálázás, amint ez a gyakorlatban is lehetséges. A számítási feladat skálázásának optimalizálásához kiértékelheti a skálázási egységeken belüli alternatív skálázási lehetőségeket, és igazíthatja őket a költségmodellhez. A skálázási egység az erőforrások egy adott csoportosítását jelöli, amely egymástól függetlenül vagy együtt skálázható. Skálázási egységeket kell megterveznie egy adott terhelés kezeléséhez, és ezek több példányból, kiszolgálóból vagy más erőforrásból állhatnak. Értékelnie kell a számítási feladatok skálázási egységeinek és a modell alternatíváinak költséghatékonyságát.
Ha nem használ skálázást, tekintse meg a számítási feladat skálázásával kapcsolatos útmutatót. Ki kell derítenie, hogy az alkalmazás méretezhető-e. Az állapot nélküli alkalmazások egyszerűbben méretezhetők, mivel egyszerre több kérést is képesek kezelni. Azt is kiértékelheti, hogy az alkalmazás elosztott rendszerelvek használatával készült-e. Az elosztott rendszerek a számítási feladatok több csomópont közötti elosztásával képesek kezelni a megnövekedett terhelést. Az egypéldányos alkalmazások azonban úgy vannak kialakítva, hogy egy adott időpontban csak egy példány fusson. Így előfordulhat, hogy a skálázás nem felel meg az összes számítási feladatnak.
Vertikális felskálázás és vertikális felskálázás kiértékelése
A vertikális felskálázás és a vertikális felskálázás kiértékelése magában foglalja a legköltséghatékonyabb megközelítés meghatározását a meglévő rendszerek erőforrásainak növelése (vertikális felskálázás) vagy a rendszer további példányainak hozzáadása (vertikális felskálázás) között különböző tényezők, például a díjszabás, a számítási feladatok követelményei és az elfogadható állásidő alapján. A megfelelő skálázási módszer kiválasztása jelentős megtakarítást eredményezhet, így csak a szükséges összegért kell fizetnie, miközben továbbra is megfelel a teljesítmény- és megbízhatósági szabványoknak.
A cél a legköltséghatékonyabb választás meghatározása a szolgáltatási szint díjszabása, a számítási feladatok jellemzői, az elfogadható állásidő és a költségmodell alapján. Egyes esetekben gazdaságosabb lehet a drágább példányok kevesebb számban történő kiválasztása. Ezzel szemben más esetekben jobb lehet egy olcsóbb, több példányt tartalmazó csomag. A megalapozott döntés meghozatalához elemeznie kell a beállításból származó valós vagy reprezentatív adatokat, és értékelnie kell az egyes stratégiák relatív költségértékeit. A legköltséghatékonyabb megközelítés kiértékeléséhez vegye figyelembe az alábbi javaslatokat:
Használati adatok gyűjtése: Gyűjtse össze a számítási feladatok használati mintáit és erőforrás-kihasználtságát képviselő tényleges éles adatokat vagy proxyadatokat. Ezeknek az adatoknak olyan metrikákat kell tartalmazniuk, mint a CPU-használat, a memóriahasználat, a hálózati forgalom, valamint a skálázás költségeit befolyásoló egyéb releváns metrikák.
Költségmetrikák meghatározása: Azonosítsa a számítási feladathoz kapcsolódó költségmetrikákat, például az óránkénti költséget, a tranzakciónkénti költséget vagy az erőforrás-használat egységenkénti költségét. Ezek a metrikák segítenek a különböző méretezési lehetőségek költséghatékonyságának összehasonlításában.
Használati adatok gyűjtése: Gyűjtse össze a számítási feladatok használati mintáit és erőforrás-kihasználtságát képviselő tényleges éles adatokat vagy proxyadatokat. Ezeknek az adatoknak olyan metrikákat kell tartalmazniuk, mint a processzorhasználat, a memóriahasználat, a hálózati forgalom és minden más, a skálázás költségeit befolyásoló mérőszám
Költségmetrikák meghatározása: Azonosítsa a számítási feladathoz kapcsolódó költségmetrikákat, például az óránkénti költséget, a tranzakciónkénti költséget vagy az erőforrás-használat egységenkénti költségét. Ezek a metrikák segítenek a különböző skálázási lehetőségek költséghatékonyságának összehasonlításában.
Tekintse meg a követelményeket: Amikor a horizontális felskálázási és a vertikális felskálázási stratégiák között dönt, vegye figyelembe a számítási feladat megbízhatósági, teljesítmény- és skálázási követelményeit. A horizontális felskálázás a redundancia révén javíthatja a megbízhatóságot. A vertikális felskálázás növeli az erőforrás kapacitását, de a vertikális felskálázásnak lehetnek korlátai.
Fontolja meg az erőforráskorlátokat: A skálázási lehetőségek kiértékelésekor fontos figyelembe venni az egyes példányok, erőforrások és skálázási egységek határainak eredendő korlátait. Vegye figyelembe az egyes erőforrásokra vonatkozó felső skálázási korlátokat, és ennek megfelelően tervezze meg. Emellett vegye figyelembe az előfizetés és az egyéb erőforrások korlátait is.
Tesztelési skálázás: Teszteket hozhat létre különböző skálázási forgatókönyvekhez, beleértve a horizontális felskálázási és vertikális felskálázási lehetőségeket. A használati adatok alkalmazásával szimulálja a számítási feladatok viselkedését különböző méretezési konfigurációkban. Valós tesztelést végezhet a modellezett skálázási forgatókönyvek használatával.
Költségek kiszámítása: Az összegyűjtött adatok és költségmetrikák használatával kiszámíthatja az egyes méretezési konfigurációkhoz kapcsolódó költségeket. Vegye figyelembe az olyan tényezőket, mint a példányok díjszabása, az erőforrás-kihasználtság és a skálázással kapcsolatos többletköltségek.
Automatikus skálázás optimalizálása
Az automatikus skálázási szabályzat optimalizálása magában foglalja az automatikus skálázás finomítását, hogy reagáljon a terhelés változásaira a számítási feladat nem funkcionális követelményei alapján. A túlzott skálázási tevékenységeket a küszöbértékek módosításával és a megfelelő lehűlési időszak használatával korlátozhatja. Az automatikus skálázás optimalizálásához vegye figyelembe az alábbi javaslatokat:
Az aktuális automatikus skálázási szabályzat elemzése: Ismerje meg a meglévő szabályzatot és viselkedését a különböző terhelési szintekre válaszul.
Tekintse meg a nem funkcionális követelményeket: Azonosítsa azokat a nem funkcionális követelményeket, amelyeket figyelembe kell vennie, például a válaszidőt, az erőforrás-kihasználtságot vagy a költségeket.
Skálázási küszöbértékek módosítása: Állítsa be a méretezési küszöbértékeket a számítási feladatok jellemzői és a nem funkcionális követelmények alapján. Küszöbértékeket állíthat be a vertikális fel- vagy leskálázáshoz olyan tényezők alapján, mint a cpu-kihasználtság az idő függvényében, a hálózati forgalom vagy az üzenetsor hossza.
A lehűlési időszak beállítása: Módosítsa a lehűlési időszakot, hogy megakadályozza az ideiglenes terhelési csúcsok által kiváltott túlzott skálázási tevékenységeket. A lehűlési időszak késést okoz a skálázási események között, így a rendszer stabilizálódhat a további skálázási műveletek előtt.
Monitorozás és finomhangolás: Folyamatosan monitorozza a rendszer viselkedését és teljesítményét. Elemezze a skálázási tevékenységeket, és szükség szerint módosítsa a szabályzatot a költségek optimalizálása és a kívánt nem funkcionális követelmények teljesítése érdekében.
Kompromisszum: A skálázási események számának csökkentése növeli a skálázással kapcsolatos problémák esélyét. Ez azt jelenti, hogy megszünteti az extra párnát vagy puffert, amely segíthet a lehetséges problémák vagy a skálázás késéseinek kezelésében.
Fontolja meg az eseményalapú skálázást
Az eseményvezérelt automatikus skálázás lehetővé teszi, hogy az alkalmazás dinamikusan módosítsa az erőforrásokat adott események vagy eseményindítók alapján a hagyományos metrikák, például a processzor- vagy memóriahasználat helyett. Például a Kubernetes eseményvezérelt automatikus skálázása (KEDA) skálázhat alkalmazásokat skálázók, például egy Kafka-témakör hossza alapján. A pontosság segít megelőzni a szükségtelen skálázási ingadozásokat és az erőforrás-pazarlást. A magas szintű pontosság végső soron optimalizálja a költségeket. Az eseményalapú skálázás használatához kövesse az alábbi lépéseket:
Eseményforrás kiválasztása: Határozza meg azt az eseményforrást, amely elindítja a skálázási egység skálázását. A forrás lehet üzenetsor, streamelési platform vagy bármely más eseményvezérelt rendszer.
Eseménybetöltés beállítása: Konfigurálja az alkalmazást a kiválasztott eseményforrás eseményeinek felhasználására. Ez általában magában foglalja a kapcsolat létrehozását, a megfelelő témakörökre vagy üzenetsorokra való feliratkozást, valamint a bejövő események feldolgozását.
Skálázási logika implementálása: Írja meg azt a logikát, amely meghatározza, hogy a skálázási egység mikor és hogyan legyen skálázva a bejövő események alapján. Ennek a logikának olyan tényezőket kell figyelembe vennie, mint az események száma, a bejövő események sebessége vagy bármely más releváns mérőszám.
Integráció skálázási mechanizmusokkal: Az alkalmazás futtatókörnyezetétől függően különböző skálázási mechanizmusokkal módosíthatja az alkalmazáshoz lefoglalt erőforrásokat.
Skálázási szabályok konfigurálása: Határozza meg azokat a skálázási szabályokat, amelyek meghatározzák, hogy a skálázási egységnek hogyan kell skáláznia az eseményekre válaszul. Ezek a szabályok az alkalmazás követelményeinek megfelelő küszöbértékeken, mintákon vagy egyéb feltételeken alapulhatnak. A skálázási küszöbértékeknek üzleti metrikákhoz kell kapcsolódniuk. Ha például két további példányt ad hozzá, 50 további felhasználót támogathat a bevásárlókocsi feldolgozásában.
Tesztelés és monitorozás: Az eseményalapú skálázási implementáció viselkedésének ellenőrzése különböző eseményforgatókönyvek tesztelésével. Monitorozza a skálázási műveleteket, és győződjön meg arról, hogy a műveletek megfelelnek az elvárásainak.
A kereslet és a kínálat optimalizálása
A kereslet szabályozása a kínálattal szemben. Azon számítási feladatok esetében, ahol a használat határozza meg a skálázást, a költségek korrelálnak a skálázással. A skálázási költségek optimalizálása érdekében minimalizálhatja a skálázási költségeket. Az igényeket ki lehet osztani más erőforrásokra, vagy csökkentheti az igényeket a prioritási várólisták, az átjárók kiszervezése, a pufferelés és a sebességkorlátozás implementálásával. Mindkét stratégia megakadályozhatja a nem kívánt költségeket a skálázás és az erőforrás-használat miatt. A skálázási korlátok korlátozásával is szabályozhatja a kínálatot. A számítási feladatok terhelésének és kínálatának optimalizálásához vegye figyelembe az alábbi javaslatokat.
Terhelés kiszervezése
A terhelés kiszervezése az erőforrás-igény más erőforrásokra vagy szolgáltatásokra történő elosztásának vagy átadásának gyakorlata. Különböző technológiákat vagy stratégiákat használhat:
Gyorsítótárazás: Gyorsítótárazással tárolhatja a gyakran használt adatokat vagy tartalmakat, csökkentve a háttér-infrastruktúra terhelését. Használjon például tartalomkézbesítési hálózatokat (CDN-eket) a statikus tartalom gyorsítótárazásához és kiszolgálásához, csökkentve a háttérrendszer skálázásának szükségességét. Azonban nem minden számítási feladat képes gyorsítótárazni az adatokat. Azok a számítási feladatok, amelyek naprakész és valós idejű adatokat igényelnek, mint például a kereskedési vagy a játékfeladatok, nem szabad gyorsítótárat használniuk. A gyorsítótárazott adatok régiek és irrelevánsak a felhasználó számára.
Kompromisszumot. A gyorsítótárazás kihívást jelenthet a gyorsítótár érvénytelenítése, a konzisztencia és a gyorsítótár lejáratának kezelése szempontjából. Fontos, hogy gondosan tervezzen és implementáljon gyorsítótárazási stratégiákat a lehetséges kompromisszumok elkerülése érdekében.Tartalom kiszervezése: Tartalom kiszervezése külső szolgáltatásokra vagy platformokra az infrastruktúra számítási feladatainak csökkentése érdekében. Ahelyett például, hogy videofájlokat tárol az elsődleges kiszolgálón, ezeket a fájlokat egy, az elsődleges kiszolgálótól független tárolószolgáltatásban tárolhatja. Ezeket a nagyméretű fájlokat közvetlenül a tárolási szolgáltatásból töltheti be. Ez a módszer erőforrásokat szabadít fel a kiszolgálókon, így kisebb kiszolgálót használhat. A nagy méretű fájlok tárolása olcsóbb lehet egy külön adattárban. A CDN-eket a teljesítmény javításához használhatja.
Terheléselosztás: A bejövő kérések elosztása több kiszolgáló között terheléselosztással. A terheléselosztás egyenletesen osztja el a számítási feladatot, és megakadályozza, hogy egyetlen kiszolgáló túlterheltté váljon. A terheléselosztók optimalizálják az erőforrás-kihasználtságot és javítják az infrastruktúra hatékonyságát.
Adatbázis-kiszervezés: Csökkentse a fő alkalmazáskiszolgáló terhelését azáltal, hogy az adatbázis-műveleteket egy különálló adatbázis-kiszolgálóra vagy egy speciális szolgáltatásra tölti ki. Használjon például EGY CDN-t a statikus tartalom gyorsítótárazására, és egy Redis-gyorsítótárat a dinamikus tartalmak (adatbázisból származó adatok) gyorsítótárazására. Az olyan technikák, mint az adatbázis-skálázás, az olvasási replikák vagy a felügyelt adatbázis-szolgáltatások használata, szintén csökkenthetik a terhelést.
Üzlet: Az adott tevékenységek alternatív erőforrásokra való kiszervezése segít csökkenteni vagy elkerülni a skálázással járó többletméretezést és költségeket. Fontos azonban figyelembe venni azokat az üzemeltetési és karbantartási kihívásokat, amelyek a kiszervezésből adódhatnak. Az átfogó költség-haszon elemzés elvégzése elengedhetetlen a számítási feladathoz legmegfelelőbb kiszervezési technikák kiválasztásakor. Ez az elemzés biztosítja, hogy a választott módszer hatékony és megvalósítható legyen a várható megtakarításokkal és a működési összetettségekkel kapcsolatban.
A kereslet csökkentése
Az erőforrásigény csökkentése olyan stratégiák implementálását jelenti, amelyek segítenek minimalizálni a számítási feladatok erőforrás-kihasználtságát. Az igények kiszervezése a keresletet más erőforrásokra váltódik. A terhelés csökkentése csökkenti a számítási feladat terhelését. A kereslet csökkentése lehetővé teszi, hogy elkerülje az erőforrások túlzott leépítését és a nem használt vagy kihasználatlan kapacitásokért való fizetést. A számítási feladatok erőforrásainak terhelésének csökkentéséhez kódszintű tervezési mintákat kell használnia. A kereslet tervezési mintákon keresztüli csökkentéséhez kövesse az alábbi lépéseket:
A tervezési minták megismerése: Ismerkedjen meg az erőforrás-optimalizálást elősegítő különböző tervezési mintákkal.
Számítási feladatok követelményeinek elemzése: Felmérheti a számítási feladat konkrét követelményeit, beleértve a várt keresleti mintákat, a csúcsterheléseket és az erőforrás-igényeket.
Válassza ki a megfelelő tervezési mintákat: Válassza ki a számítási feladat követelményeinek és célkitűzéseinek megfelelő tervezési mintákat. Ha például a számítási feladat ingadozó terhelést tapasztal, az eseményvezérelt skálázási és szabályozási minták segíthetnek a számítási feladatok kezelésében az erőforrások dinamikus kiosztásával. Alkalmazza a kiválasztott tervezési mintákat a számítási feladat architektúrájára. Előfordulhat, hogy el kell különítenie a számítási feladatok összetevőit, tárolóba kell helyeznie az alkalmazásokat, optimalizálnia kell a tárterület kihasználtságát stb.
Folyamatos monitorozás és optimalizálás: Rendszeresen értékelje ki a megvalósított tervezési minták hatékonyságát, és szükség szerint módosítsa azokat. Az erőforrás-használat, a teljesítménymetrikák és a költségoptimalizálási lehetőségek monitorozása.
Az alábbi lépések végrehajtásával és a megfelelő tervezési minták használatával csökkentheti az erőforrásigényt, optimalizálhatja a költségeket, és biztosíthatja a számítási feladatok hatékony működését.
A kereslet csökkentéséhez használja ezeket a tervezési mintákat:
Gyorsítótár-feltöltés: A minta ellenőrzi a gyorsítótárat, és ellenőrzi, hogy az adatok már a memóriában találhatók-e. Ha az adatok a gyorsítótárban találhatók, az alkalmazás gyorsan lekérheti és visszaküldheti az adatokat, így nem kell lekérdeznie az állandó adattárat.
Jogcím-ellenőrzés: Az adatoknak az üzenetkezelési folyamattól való elkülönítésével ez a minta csökkenti az üzenetek méretét, és költséghatékonyabb üzenetkezelési megoldást támogat.
Versengő fogyasztók: Ez a minta elosztott és egyidejű feldolgozás alkalmazásával hatékonyan kezeli az üzenetsor elemeit. Ez a tervezési minta az üzenetsor mélységén alapuló skálázással optimalizálja a költségeket, és korlátozza az egyidejű fogyasztói példányok maximális számát.
Számítási erőforrások összevonása: Ez a minta növeli a sűrűséget, és összevonja a számítási erőforrásokat több alkalmazás vagy összetevő kombinálásával a megosztott infrastruktúrán. Maximalizálja az erőforrás-kihasználtságot, elkerülve a nem használt kiosztott kapacitást, és csökkenti a költségeket.
Üzembehelyezési bélyegek: Az üzembehelyezési bélyegek használata számos előnnyel jár, például az eszközcsoportok földrajzi elosztását, az új funkciók adott bélyegekre való üzembe helyezését és az eszközönkénti költségek megfigyelését. Az üzembehelyezési bélyegek jobb méretezhetőséget, hibatűrést és hatékony erőforrás-használatot biztosítanak.
Átjáró-kiszervezés: Ez a minta kiszervezése a kérések feldolgozását egy átjáróeszközben, és átirányítja a költségeket a csomópontonkénti erőforrásokról az átjáró implementációjára. Ennek a tervezési mintának a használata alacsonyabb bekerülési költséget eredményezhet egy központosított feldolgozási modellben.
Közzétevő/előfizető: Ez a minta leválasztja egy architektúra összetevőit, lecserélve a közvetlen kommunikációt egy köztes üzenetközvetítőre vagy eseménybuszra. Lehetővé teszi az eseményvezérelt megközelítést és a fogyasztásalapú számlázást, elkerülve a túlépítést.
Üzenetsor-alapú terhelésszintezés: A minta puffereli a bejövő kéréseket vagy feladatokat az üzenetsorban. A pufferelés kisimítja a számítási feladatokat, és csökkenti az erőforrások túlterheltségének szükségességét a csúcsterhelés kezeléséhez. A bejövő kérések feldolgozása aszinkron módon történik a költségek csökkentése érdekében.
Horizontális skálázás: Ez a minta adott kéréseket egy logikai célhelyre irányít, így lehetővé teszi az adattársítással végzett optimalizálásokat. A horizontális skálázás költségmegtakarításhoz vezethet, ha alacsonyabb specifikációs számítási vagy tárolási erőforrások több példányát használja.
Statikus tartalom üzemeltetése: Ez a minta egy erre a célra tervezett üzemeltetési platformmal hatékonyan biztosítja a statikus tartalmakat. Elkerüli a drágább dinamikus alkalmazásgazdák használatát, és optimalizálja az erőforrás-kihasználtságot.
Szabályozás: Ez a minta korlátozza az erőforrásra vagy összetevőre irányuló bejövő kérelmek sebességét (sebességkorlátozását) vagy átviteli sebességét. Segít tájékoztatni a költségmodellezést, és közvetlenül az alkalmazás üzleti modelljéhez köthető.
Értékkulcs: Ez a minta biztonságos és kizárólagos hozzáférést biztosít egy erőforráshoz további összetevők bevonása nélkül, csökkentve a köztes erőforrások iránti igényt és a hatékonyságot.
Vezérlési ellátás
Egy adott erőforrásra vagy szolgáltatásra elkölthető összeg felső korlátjának meghatározása az egyik módja a kínálat szabályozásának. Ez egy fontos stratégia a költségek szabályozására és annak biztosítására, hogy a költségek ne haladjanak meg egy bizonyos szintet. Hozzon létre egy költségvetést, és figyelje a kiadásokat, hogy az a megadott összegen belül maradjon. Használhat költségkezelési platformokat, költségvetési riasztásokat, vagy nyomon követheti a használati és kiadási mintákat. Egyes szolgáltatások lehetővé teszik a szállítási és korlátozási sebesség szabályozását, és ezeket a funkciókat érdemes használni, ahol hasznos.
A kínálat szabályozása azt jelenti, hogy meghatározza az adott erőforrásra vagy szolgáltatásra fordítandó összeg felső korlátját. Ez egy fontos stratégia, mert segít a költségek szabályozásában, és biztosítja, hogy a kiadások ne lépik túl egy bizonyos szintet. Hozzon létre egy költségvetést, és figyelje a kiadásokat annak biztosítása érdekében, hogy az a meghatározott küszöbértéken belül maradjon. Használhat költségkezelési platformokat, költségvetési riasztásokat, vagy nyomon követheti a használati és kiadási mintákat. Egyes szolgáltatások lehetővé teszik a szállítási és korlátozási sebesség szabályozását, és ezeket a funkciókat érdemes használni, ahol hasznos.
Azure-beli segítségnyújtás
A horizontális felskálázás és a vertikális felskálázás kiértékelése: Az Azure egy tesztkörnyezetet biztosít, ahol különböző skálázási konfigurációkat helyezhet üzembe és tesztelhet. A számítási feladatok tényleges adatainak vagy proxyadatainak használatával valós forgatókönyveket szimulálhat, és mérheti a költségekre gyakorolt hatásokat. Az Azure olyan eszközöket és szolgáltatásokat kínál a teljesítményteszteléshez, a terhelésteszteléshez és a monitorozáshoz, amelyek segítségével felmérheti a vertikális felskálázási és vertikális felskálázási lehetőségek költséghatékonyságát.
Az Azure különböző eszközökkel és szolgáltatásokkal, például az Azure Advisor használatával kínál költségkezelési javaslatokat. Ezek a javaslatok elemzik a használati mintákat, az erőforrás-kihasználtságot és a méretezési konfigurációkat, hogy elemzéseket és javaslatokat nyújtsanak a költségek optimalizálásához.
Az Azure Load Testing egy teljes körűen felügyelt terheléstesztelési szolgáltatás, amely nagy léptékű terhelést hoz létre. A szolgáltatás szimulálja az alkalmazások forgalmát, függetlenül attól, hogy hol vannak üzemeltetve. A fejlesztők, tesztelők és minőségbiztosítási (QA) mérnökök terheléstesztelést használhatnak az alkalmazások teljesítményének, méretezhetőségének vagy kapacitásának optimalizálásához.
Az automatikus skálázás optimalizálása: Számos Azure számítási szolgáltatás támogatja több azonos példány üzembe helyezését, valamint a skálázási küszöbértékek és szabályzatok gyors finomhangolását. Az Azure automatikus skálázási képességeket biztosít, amelyekkel automatikusan módosíthatja a példányok vagy erőforrások számát a számítási feladatok igényei alapján. Skálázási szabályokat és küszöbértékeket határozhat meg a horizontális felskálázási vagy horizontális felskálázási műveletek aktiválásához. Az automatikus skálázás használatával optimalizálhatja az erőforrás-kiosztást és a költséghatékonyságot az erőforrásoknak a tényleges igények alapján történő dinamikus skálázásával.
Az Azure fenntartja az előfizetési és szolgáltatási korlátok listáját. Az egyes erőforráscsoportokban üzembe helyezhető erőforrások példányainak száma bizonyos kivételekkel általánosan korlátozva van. További információ: Erőforráspéldányok erőforráscsoportonkénti korlátai.
A kereslet és a kínálat optimalizálása: Az Azure Monitor betekintést nyújt az alkalmazások és az infrastruktúra teljesítményébe és állapotába. Az Azure Monitor használatával monitorozhatja az erőforrások terhelését, és elemezheti az időbeli trendeket. Az Azure Monitor által gyűjtött metrikák és naplók használatával azonosíthatja azokat a területeket, ahol skálázási módosításokra lehet szükség. Ezek az információk segíthetnek az automatikus skálázási szabályzat finomításában, hogy azok összhangban legyenek a nem funkcionális követelményekkel és a költségoptimalizálási célokkal.
Kiszervezési szolgáltatás: Az Azure modern felhőbeli Content Delivery Network (CDN) neve Azure Front Door és gyorsítótárazási szolgáltatások (Azure Cache for Redis és Azure HPC Cache). A CDN közelebb gyorsítótárazza a tartalmakat a végfelhasználókhoz, csökkentve a hálózati késést, és javítja a válaszidőt. A gyorsítótárazás az adatok egy példányát a fő adattár előtt tárolja, így nincs szükség a háttérrendszerre irányuló ismételt kérésekre. A CDN és a gyorsítótárazási szolgáltatások használatával optimalizálhatja a teljesítményt, és csökkentheti a kiszolgálók terhelését a lehetséges költségmegtakarítások érdekében.
A kínálat szabályozása: Az Azure lehetővé teszi a felhőbeli számítási feladatok erőforráskorlátainak beállítását is. Az erőforráskorlátok meghatározásával gondoskodhat arról, hogy a számítási feladat a lefoglalt erőforrásokon belül maradjon, és elkerülje a szükségtelen költségeket. Az Azure különböző mechanizmusokat biztosít az erőforráskorlátok, például kvóták, szabályzatok és költségvetési riasztások beállításához. Ezek a mechanizmusok segítenek az erőforrás-használat monitorozásában és szabályozásában.
API Management korlátozhatja és szabályozhatja a kérelmeket. A bejövő kérések szabályozásának lehetősége az Azure API Management kulcsfontosságú szerepe. A kérések arányának vagy az összes továbbított kérés/adat szabályozásával API Management lehetővé teszi az API-szolgáltatók számára, hogy megvédjék API-jukat a visszaélésektől, és értéket teremthessenek a különböző API-termékszintekhez.
Kapcsolódó hivatkozások
- A számítási feladat skálázása
- Az Azure Advisor költségjavaslatai
- Mi az az Azure Load Testing?
- Az Azure-előfizetések és -szolgáltatások korlátozásai, kvótái és megkötései
- Az erőforrások nem korlátozódnak erőforráscsoportonként 800 példányra
- Mi az az Azure Front Door?
- Mi az az Azure Cache for Redis?
- Mi az az Azure HPC Cache?
- Speciális kérelemszabályozás az Azure API Managementtel
Költségoptimalizálási ellenőrzőlista
Tekintse meg a javaslatok teljes készletét.
Visszajelzés
Hamarosan elérhető: 2024-ben fokozatosan kivezetjük a GitHub-problémákat a tartalom visszajelzési mechanizmusaként, és lecseréljük egy új visszajelzési rendszerre. További információ: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Visszajelzés küldése és megtekintése a következőhöz: